洛谷刷题知识点汇总 2022.3.13

本文介绍了洛谷刷题过程中常见的知识点,包括字母大小写转换的strupr和strlwr函数,素数判断的Isprime函数,以及不依赖排序算法的快速排序和三数排序方法。此外,还涵盖了ASCII码表和一些字符判断函数的使用。

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洛谷刷题知识点汇总

字母大小写转换

1、字符串转换:strupr 和 strlwr (头文件 string.h) 。
2、strupr(str) 将字符串str中小写字母转化为大写, strlwr(str) 大转小。
3、在vs里不安全,需使用 _strupr_s 以及 _strlwr_s 。
4、限制性:strupr() 和 strlwr() 不是标准库函数,只能在windows下(VC、MinGW等)使用,Linux GCC中需要自己定义。(洛谷没法用)
5、单个字符的大小写互换用 touper() 和 tolower() 。
6、其他的一些字符判断函数:

名称功能
isdigit()判断字符是否为数字
isalpha()判断字符是否为字母
isalnum()判断字符是否为数字或字母
islower()判断是否为小写
isupper()判断是否为大写
toupper()返回字母的大写
tolower()返回字母的小写

最大公约数求法

1、更相减损法(递归版)

int gcd(int x, int y)
{
	if (x == y) return x;
	else if (x > y) x -= y;
	else y -= x;
	return gcd(x, y);
}

2、辗转相除法(递归版)

int gcd(int x, int y)
{
	if (x % y == 0) return y;
	else return gcd(y, x % y);
}

ps:这两个方法不用保证实参的大小关系,直接用就行。另外,最小公倍数(LCM)可以用两数乘积除以最大公约数得到。

三数排序

若不使用排序的算法,可以参考以下结构。

void swap(int *a, int *b)
{
	int t = *a;
	*a = *b;
	*b = t;
}
cin >> a >> b >> c;
if (a > b) swap(&a, &b);
if (a > c) swap(&a, &c);
if (b > c) swap(&b, &c);

ASCII码表

1、ASCII码的范围:0~127
2、常用ASCII码:0-48,A-65,Z-90,a-97,z-122请添加图片描述

素数判断

bool Isprime(int n)
{
	if (n <= 1)
	{
		return 0;
	}
	for (int i = 2; i <= sqrt(n); i++)
	{
		if (n % i == 0)
		{
			return 0;
		}
	}
	return 1;
}

快速排序

void qsort(int l, int r) 
{
	int i = l, j = r, t;
	int mid = a[(l + r) / 2];

	do {
		while (a[i] < mid) i++;
		while (a[j] > mid) j--;
		if (i <= j) {
			t = a[i], a[i] = a[j], a[j] = t;
			i++, j--;
		}

		printf("\n");
		for (int k = l; k <= r; k++)
			printf("%d ", a[k]);
		printf("\n");

	} while (i <= j);
	if (i < r) qsort(i, r);
	if (j > l) qsort(l, j);
}

ps: l和r是排序区间。这几段代码可以背下来,以后遇到排序直接套就行。

### 如何在平台使用 Python 进行 #### 平台支持与环境配置 是一个面向编程爱好者的在线评测系统,支持多种编程语言,其中包括 Python。然而,在实际过程中可能会遇到一些输入输出问以及性能限制[^1]。因此,熟悉平台的运行环境至关重要。 #### 输入输出优化 Python 的标准输入输出方式可能无法满足某些目对效率的要求。通常情况下,可以采用 `sys.stdin` 和 `sys.stdout` 来替代默认的 `input()` 和 `print()` 函数,从而提高程序执行速度。以下是实现方法的一个例子: ```python import sys data = sys.stdin.read().splitlines() n = int(data[0]) arr = list(map(int, data[1].split())) ``` 这种方式能够显著减少 I/O 操作的时间开销[^2]。 #### 常见算法应用 针对同类型的目,合理选用合适的算法是解决问的关键。例如,在处理涉及排序的问时,可以利用内置的 `sorted()` 方法或者自定义比较函数来完成需求;而在解决贪心类问时,则需注意数据结构的选择以提升效率。下面展示了一个基于贪心策略的经典案例代码片段: ```python def solve_greedy_problem(buckets, times): sorted_jobs = sorted(enumerate(times), key=lambda x: x[1]) # 使用 lambda 表达式作为键值提取器 sequence = [job[0] + 1 for job in sorted_jobs] total_time = sum([sum(times[:i+1]) for i in range(len(sorted_jobs))]) average_time = round(total_time / buckets, 2) return sequence, average_time buckets_count = int(input()) task_times = list(map(int, input().split())) sequence_result, avg_result = solve_greedy_problem(buckets_count, task_times) print(&#39; &#39;.join(map(str, sequence_result))) print(f"{avg_result:.2f}") ``` 此段代码通过调用 `solve_greedy_problem` 函数实现了任务调度最优顺序计算并打印结果[^4]。 #### 学习资源推荐 为了更好地适应竞赛场景下的快速开发模式,建议参考专门讲解OI/ACM等相关领域知识的学习资料或教程。此外,也可以关注各大社区分享出来的高质量解文章以便积累实战经验[^3]。
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